學(xué)習(xí)流程類(lèi)R包的寫(xiě)作方法，以及轉(zhuǎn)錄組的常見(jiàn)分析方法

摘要

TOmicsVis，為轉(zhuǎn)錄組項(xiàng)目提供全面的分析和可視化解決方案。該包基于46個(gè)R包，設(shè)計(jì)了40個(gè)精心打磨的函數(shù)，適用于多分組轉(zhuǎn)錄組項(xiàng)目的流程化分析。它涵蓋了6個(gè)主要部分，包括樣本統(tǒng)計(jì)、性狀分析、差異表達(dá)、高級(jí)分析、GO和KEGG富集分析以及表格操作。

前言

在進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序后，產(chǎn)生包含質(zhì)量信息的FastQ文件。一般的分析流程包括使用fastp程序進(jìn)行序列過(guò)濾，HISAT2程序進(jìn)行基因組比對(duì)。對(duì)于沒(méi)有參考基因組的轉(zhuǎn)錄組分析，通常建議使用Trinity程序進(jìn)行轉(zhuǎn)錄本組裝。在標(biāo)準(zhǔn)化基因表達(dá)數(shù)據(jù)之后（使用FPKM或TPM等方法），可以利用DESeq2 R包來(lái)鑒定兩兩分組之間的差異表達(dá)基因。

為了可視化差異表達(dá)基因的數(shù)量統(tǒng)計(jì)和分布，常用的工具包括韋恩圖和火山圖。GO和KEGG的注釋和富集分析對(duì)于深入探索基因功能至關(guān)重要，而clusterProfiler R包則提供了實(shí)現(xiàn)這些富集分析的流行方法，其基于超幾何分布算法。

加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA）適用于基于所有轉(zhuǎn)錄本構(gòu)建基因共表達(dá)模塊，用于篩選與研究性狀密切相關(guān)的基因群。由于存在多個(gè)R包可以實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)錄組學(xué)不同步驟的分析和可視化功能，因此需要對(duì)它們進(jìn)行全面的整合和優(yōu)化。

結(jié)果與討論

函數(shù)介紹

TOmicsVis是一個(gè)基于R語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的工具，共依賴(lài)46個(gè)R包，包括6個(gè)base包、5個(gè)用于構(gòu)建Shinyapp的包，以及35個(gè)第三方包，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、轉(zhuǎn)錄組分析和定制可視化。TOmicsVis提供了40個(gè)經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)的函數(shù)，涵蓋了從樣本性狀到基因表達(dá)分析的轉(zhuǎn)錄組項(xiàng)目流程。這些函數(shù)主要分為樣本統(tǒng)計(jì)、性狀分析、差異表達(dá)、高級(jí)分析、GO和KEGG富集分析以及表格操作六個(gè)分類(lèi)。特別的，該工具還提供了一個(gè)名為"tomicsvis"的特殊函數(shù)，用于啟動(dòng)TOmicsVis R包的本地化Shinyapp用戶(hù)界面。此外，TOmicsVis包中內(nèi)置了13個(gè)示例數(shù)據(jù)集，方便用戶(hù)進(jìn)行函數(shù)示例測(cè)試，加速數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和功能預(yù)覽。

（主要功能介紹，具體的可視化方式描述）

TOmicsVis優(yōu)勢(shì)

這里與常見(jiàn)的轉(zhuǎn)錄組在線(xiàn)分析平臺(tái)進(jìn)行了對(duì)比

Comment Points	TOmicsVis	systemPipeR	RNASeqR	bcbioRNASeq	Hiplot	ImageGP
Current version	v2.0.0	v2.6.3 [ 13 ]	v1.0.3 [ 14 ]	v0.5.5 [ 15 ]	v2023 [ 16 ]	v2023 [ 17 ]
R Package/website	Package and website	Package and website	Package	Package	Website	Website
Code writing	Optional	Optional	Need	Need	No need	No need
Shiny function	Yes	Yes	No	No	Null	Null
Raw reads start	No	Yes	Yes	Yes	Yes	No
Data visualization	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Extreme visualize	Yes	No	No	No	Yes	Yes
Samples and traits	Yes	No	No	No	Yes	Yes
RNA-Seq pipeline	Downstream	Whole process	Whole process	Whole process	Downstream	Downstream
Deep mining	Yes	No	No	No	Yes	No
Clusters and trends	Yes	No	No	No	Yes	No
Innovative way	Optimization and interface	Pipeline and interface	Pipeline and integration	Pipeline and reports	Multi-omics interface	Bio-data visualization
Long-term maintenance	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Link address (source code)	https://github.com/benben-miao/TOmicsVis/	https://github.com/tgirke/systemPipeR/	https://github.com/HowardChao/RNASeqR/	https://github.com/hbc/bcbioRNASeq/	https:///	https://www./ImageGP/index.php

案例展示

隨后展示了幾個(gè)公共數(shù)據(jù)的處理流程以及可視化效果，列舉了不同參數(shù)的調(diào)整效果。

根際互作生物學(xué)研究室 簡(jiǎn)介

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